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    <title>把Redis当作队列来用，真的合适吗？ | Gtwff</title>
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                <p>经常听到很多人讨论，关于「把 Redis 当作队列来用是否合适」的问题。</p>
<p>有些人表示赞成，他们认为 Redis 很轻量，用作队列很方便。也些人则反对，认为 Redis 会「丢」数据，最好还是用「专业」的队列中间件更稳妥。</p>
<p>究竟哪种方案更好呢？</p>
<p>今天我就和你聊一聊把 Redis 当作队列，究竟是否合适这个问题。</p>
<h2 id="从最简单的开始：List-队列"><a href="#从最简单的开始：List-队列" class="headerlink" title="从最简单的开始：List 队列"></a>从最简单的开始：List 队列</h2><p>如果你的业务需求足够简单，想把 Redis 当作队列来使用，肯定最先想到的就是使用 List 这个数据类型。因为 List 底层的实现就是一个「链表」，在头部和尾部操作元素，时间复杂度都是 O(1)，这意味着它非常符合消息队列的模型。如果把 List 当作队列，你可以这么来用。</p>
<p>生产者使用 LPUSH 发布消息：</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">127.0.0.1:6379&gt; LPUSH queue msg1
(integer) 1
127.0.0.1:6379&gt; LPUSH queue msg2
(integer) 2<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>消费者这一侧，使用 RPOP 拉取消息：</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">127.0.0.1:6379&gt; RPOP queue
&quot;msg1&quot;
127.0.0.1:6379&gt; RPOP queue
&quot;msg2&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>这个模型非常简单，也很容易理解：</p>
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kuangtf/PictureBed/img/image-20220327120025728.png" alt="image-20220327120025728" style="zoom:80%;" />

<p>但这里有个小问题，当队列中已经没有消息了，消费者在执行 RPOP 时，会返回 NULL。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">127.0.0.1:6379&gt; RPOP queue
(nil)   &#x2F;&#x2F; 没消息了<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>而我们在编写消费者逻辑时，一般是一个「死循环」，这个逻辑需要不断地从队列中拉取消息进行处理，伪代码一般会这么写：</p>
<pre class="line-numbers language-java" data-language="java"><code class="language-java"><span class="token keyword">while</span> <span class="token boolean">true</span><span class="token operator">:</span>
    msg <span class="token operator">=</span> redis<span class="token punctuation">.</span><span class="token function">rpop</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token string">"queue"</span><span class="token punctuation">)</span>
    <span class="token comment">// 没有消息，继续循环</span>
    <span class="token keyword">if</span> msg <span class="token operator">==</span> <span class="token keyword">null</span><span class="token operator">:</span>
        <span class="token keyword">continue</span>
    <span class="token comment">// 处理消息</span>
    <span class="token function">handle</span><span class="token punctuation">(</span>msg<span class="token punctuation">)</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>如果此时队列为空，那消费者依旧会频繁拉取消息，这会造成「CPU 空转」，不仅浪费 CPU 资源，还会对 Redis 造成压力。</p>
<p>怎么解决这个问题呢？</p>
<p>也很简单，当队列为空时，我们可以「休眠」一会，再去尝试拉取消息。代码可以修改成这样：</p>
<pre class="line-numbers language-java" data-language="java"><code class="language-java"><span class="token keyword">while</span> <span class="token boolean">true</span><span class="token operator">:</span>
    msg <span class="token operator">=</span> redis<span class="token punctuation">.</span><span class="token function">rpop</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token string">"queue"</span><span class="token punctuation">)</span>
    <span class="token comment">// 没有消息，休眠2s</span>
    <span class="token keyword">if</span> msg <span class="token operator">==</span> <span class="token keyword">null</span><span class="token operator">:</span>
        <span class="token function">sleep</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token number">2</span><span class="token punctuation">)</span>
        <span class="token keyword">continue</span>
    <span class="token comment">// 处理消息        </span>
    <span class="token function">handle</span><span class="token punctuation">(</span>msg<span class="token punctuation">)</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>这就解决了 CPU 空转问题。</p>
<p>这个问题虽然解决了，但又带来另外一个问题：当消费者在休眠等待时，有新消息来了，那消费者处理新消息就会存在「延迟」。</p>
<p>假设设置的休眠时间是 2s，那新消息最多存在 2s 的延迟。要想缩短这个延迟，只能减小休眠的时间。但休眠时间越小，又有可能引发 CPU 空转问题。</p>
<p>那如何做，既能及时处理新消息，还能避免 CPU 空转呢？</p>
<p>Redis 是否存在这样一种机制：如果队列为空，消费者在拉取消息时就「阻塞等待」，一旦有新消息过来，就通知我的消费者立即处理新消息呢？</p>
<p>幸运的是，Redis 确实提供了「阻塞式」拉取消息的命令：BRPOP / BLPOP，这里的 B 指的是阻塞（Block）。</p>
<p>那么模型就变成下面这样了：</p>
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kuangtf/PictureBed/img/image-20220327120032998.png" alt="image-20220327120032998" style="zoom:80%;" />

<p>现在，你可以这样来拉取消息了：</p>
<pre class="line-numbers language-java" data-language="java"><code class="language-java"><span class="token keyword">while</span> <span class="token boolean">true</span><span class="token operator">:</span>
	<span class="token comment">// 没消息阻塞等待，0表示不设置超时时间</span>
    msg <span class="token operator">=</span> redis<span class="token punctuation">.</span><span class="token function">brpop</span><span class="token punctuation">(</span><span class="token string">"queue"</span><span class="token punctuation">,</span> <span class="token number">0</span><span class="token punctuation">)</span>
    <span class="token keyword">if</span> msg <span class="token operator">==</span> <span class="token keyword">null</span><span class="token operator">:</span>
        <span class="token keyword">continue</span>
    <span class="token comment">// 处理消息</span>
    <span class="token function">handle</span><span class="token punctuation">(</span>msg<span class="token punctuation">)</span><span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<blockquote>
<p>使用 BRPOP 这种阻塞式方式拉取消息时，还支持传入一个「超时时间」，如果设置为 0，则表示不设置超时，直到有新消息才返回，否则会在指定的超时时间后返回 NULL。</p>
</blockquote>
<p>这个方案不错，既兼顾了效率，还避免了 CPU 空转问题，一举两得。</p>
<blockquote>
<p>注意：如果设置的超时时间太长，这个连接太久没有活跃过，可能会被 Redis Server 判定为无效连接，之后 Redis Server 会强制把这个客户端踢下线。所以，采用这种方案，客户端要有重连机制。</p>
</blockquote>
<p>解决了消息处理不及时的问题，你可以再思考一下，这种队列模型，有什么缺点？</p>
<p>我们一起来分析一下：</p>
<ol>
<li><strong>不支持重复消费</strong>：消费者拉取消息后，这条消息就从 List 中删除了，无法被其它消费者再次消费，即不支持多个消费者消费同一批数据。</li>
<li><strong>消息丢失</strong>：消费者拉取到消息后，如果发生异常宕机，那这条消息就丢失了。</li>
</ol>
<p>第一个问题是功能上的，使用 List 做消息队列，它仅仅支持最简单的，一组生产者对应一组消费者，不能满足多组生产者和消费者的业务场景。</p>
<p>第二个问题就比较棘手了，因为从 List 中 POP 一条消息出来后，这条消息就会立即从链表中删除了。也就是说，无论消费者是否处理成功，这条消息都没办法再次消费了。这也意味着，如果消费者在处理消息时异常宕机，那这条消息就相当于丢失了。</p>
<p>那针对上面的两个问题，我们怎么解决呢？</p>
<h2 id="发布-订阅模型：Pub-Sub"><a href="#发布-订阅模型：Pub-Sub" class="headerlink" title="发布/订阅模型：Pub/Sub"></a>发布/订阅模型：Pub/Sub</h2><p>从名字就能看出来，这个模块是 Redis 专门是针对「发布/订阅」这种队列模型设计的。</p>
<p>它正好可以解决前面提到的第一个问题：重复消费。即多组生产者、消费者的场景，我们来看它是如何做的。</p>
<p>Redis 提供了 PUBLISH / SUBSCRIBE 命令，来完成发布、订阅的操作。首先看一下模型图：</p>
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kuangtf/PictureBed/img/image-20220327120040822.png" alt="image-20220327120040822" style="zoom:80%;" />

<p>假设你想开启 2 个消费者，同时消费同一批数据，就可以按照以下方式来实现。</p>
<p>首先，使用 SUBSCRIBE 命令，启动 2 个消费者，并「订阅」同一个队列。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; 2个消费者 都订阅一个队列
127.0.0.1:6379&gt; SUBSCRIBE queue
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) &quot;subscribe&quot;
2) &quot;queue&quot;
3) (integer) 1<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>此时，2 个消费者都会被阻塞住，等待新消息的到来。之后，再启动一个生产者，发布一条消息。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">127.0.0.1:6379&gt; PUBLISH queue msg1
(integer) 1<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>这时，2 个消费者就会解除阻塞，收到生产者发来的新消息。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">127.0.0.1:6379&gt; SUBSCRIBE queue
&#x2F;&#x2F; 收到新消息
1) &quot;message&quot;
2) &quot;queue&quot;
3) &quot;msg1&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>看到了么，使用 Pub/Sub 这种方案，既支持阻塞式拉取消息，还很好地满足了多组消费者，消费同一批数据的业务需求。</p>
<p>除此之外，Pub/Sub 还提供了「匹配订阅」模式，允许消费者根据一定规则，订阅「多个」自己感兴趣的队列。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; 订阅符合规则的队列
127.0.0.1:6379&gt; PSUBSCRIBE queue.*
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
1) &quot;psubscribe&quot;
2) &quot;queue.*&quot;
3) (integer) 1<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>这里的消费者，订阅了 queue.* 相关的队列消息。之后，生产者分别向 queue.p1 和 queue.p2 发布消息。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">127.0.0.1:6379&gt; PUBLISH queue.p1 msg1
(integer) 1
127.0.0.1:6379&gt; PUBLISH queue.p2 msg2
(integer) 1<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>这时再看消费者，它就可以接收到这 2 个生产者的消息了。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">127.0.0.1:6379&gt; PSUBSCRIBE queue.*
Reading messages... (press Ctrl-C to quit)
...
&#x2F;&#x2F; 来自queue.p1的消息
1) &quot;pmessage&quot;
2) &quot;queue.*&quot;
3) &quot;queue.p1&quot;
4) &quot;msg1&quot;

&#x2F;&#x2F; 来自queue.p2的消息
1) &quot;pmessage&quot;
2) &quot;queue.*&quot;
3) &quot;queue.p2&quot;
4) &quot;msg2&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>模型就是下面这样：</p>
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kuangtf/PictureBed/img/image-20220327120048852.png" alt="image-20220327120048852" style="zoom:80%;" />

<p>我们可以看到，Pub/Sub 最大的优势就是，支持多组生产者、消费者处理消息。讲完了它的优点，那它有什么缺点呢？</p>
<p>其实，Pub/Sub 最大问题是：<strong>丢数据</strong>。</p>
<p>如果发生以下场景，就有可能导致数据丢失：</p>
<ol>
<li>消费者下线</li>
<li>Redis 宕机</li>
<li>消息堆积</li>
</ol>
<p>究竟是怎么回事？</p>
<p>这其实与 Pub/Sub 的实现方式有很大关系。Pub/Sub 在实现时非常简单，它没有基于任何数据类型，也没有做任何的数据存储，它只是单纯地为生产者、消费者建立「数据转发通道」，把符合规则的数据，从一端转发到另一端。</p>
<p>一个完整的发布、订阅消息处理流程是这样的：</p>
<ol>
<li>消费者订阅指定队列，Redis 就会记录一个映射关系：队列-&gt;消费者</li>
<li>生产者向这个队列发布消息，那 Redis 就从映射关系中找出对应的消费者，把消息转发给它</li>
</ol>
<p>模型就是下面这样：</p>
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kuangtf/PictureBed/img/image-20220327120056309.png" alt="image-20220327120056309" style="zoom:80%;" />

<p>看到了么，整个过程中，没有任何的数据存储，一切都是实时转发的。这种设计方案，就导致了上面提到的那些问题。例如，如果一个消费者异常挂掉了，它再重新上线后，只能接收新的消息，在下线期间生产者发布的消息，因为找不到消费者，都会被丢弃掉。如果所有消费者都下线了，那生产者发布的消息，因为找不到任何一个消费者，也会全部「丢弃」。</p>
<blockquote>
<p>所以，当你在使用 Pub/Sub 时，一定要注意：<strong>消费者必须先订阅队列，生产者才能发布消息，否则消息会丢失。</strong></p>
</blockquote>
<p>因为 Pub/Sub 没有基于任何数据类型实现，所以它也不具备「数据持久化」的能力。也就是说，Pub/Sub 的相关操作，不会写入到 RDB 和 AOF 中，当 Redis 宕机重启，Pub/Sub 的数据也会全部丢失。</p>
<p>最后，我们来看 Pub/Sub 在处理「消息积压」时，为什么也会丢数据？</p>
<p>当消费者的速度，跟不上生产者时，就会导致数据积压的情况发生。</p>
<p>如果采用 List 当作队列，消息积压时，会导致这个链表很长，最直接的影响就是，Redis 内存会持续增长，直到消费者把所有数据都从链表中取出。但 Pub/Sub 的处理方式却不一样，当消息积压时，有可能会导致<strong>消费失败和消息丢失</strong>！这是怎么回事？</p>
<p>还是回到 Pub/Sub 的实现细节上来说。每个消费者订阅一个队列时，Redis 都会在 Server 上给这个消费者在分配一个「缓冲区」，这个缓冲区其实就是一块内存。当生产者发布消息时，Redis 先把消息写到对应消费者的缓冲区中。之后，消费者不断地从缓冲区读取消息，处理消息。</p>
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kuangtf/PictureBed/img/image-20220327120106033.png" alt="image-20220327120106033" style="zoom:80%;" />

<p>但是，问题就出在这个缓冲区上。因为这个缓冲区其实是有「上限」的（可配置），如果消费者拉取消息很慢，就会造成生产者发布到缓冲区的消息开始积压，缓冲区内存持续增长。</p>
<p>如果超过了缓冲区配置的上限，此时，Redis 就会「强制」把这个消费者踢下线。这时消费者就会消费失败，也会丢失数据。</p>
<p>如果你有看过 Redis 的配置文件，可以看到这个缓冲区的默认配置：client-output-buffer-limit pubsub 32mb 8mb 60。它的参数含义如下：</p>
<ul>
<li>32mb：缓冲区一旦超过 32MB，Redis 直接强制把消费者踢下线</li>
<li>8mb + 60：缓冲区超过 8MB，并且持续 60 秒，Redis 也会把消费者踢下线</li>
</ul>
<p>Pub/Sub 的这一点特点，是与 List 作队列差异比较大的。</p>
<p>从这里你应该可以看出，<strong>List 其实是属于「拉」模型，而 Pub/Sub 其实属于「推」模型</strong>。</p>
<p>List 中的数据可以一直积压在内存中，消费者什么时候来「拉」都可以。但 Pub/Sub 是把消息先「推」到消费者在 Redis Server 上的缓冲区中，然后等消费者再来取。当生产、消费速度不匹配时，就会导致缓冲区的内存开始膨胀，Redis 为了控制缓冲区的上限，所以就有了上面讲到的，强制把消费者踢下线的机制。</p>
<p>好了，现在我们总结一下 Pub/Sub 的优缺点：</p>
<ol>
<li>支持发布 / 订阅，支持多组生产者、消费者处理消息</li>
<li>消费者下线，数据会丢失</li>
<li>不支持数据持久化，Redis 宕机，数据也会丢失</li>
<li>消息堆积，缓冲区溢出，消费者会被强制踢下线，数据也会丢失</li>
</ol>
<p>有没有发现，除了第一个是优点之外，剩下的都是缺点。</p>
<blockquote>
<p>所以，很多人看到 Pub/Sub 的特点后，觉得这个功能很「鸡肋」，在实际的应用场景中用得并不多。目前只有哨兵集群和 Redis 实例通信时，采用了 Pub/Sub 的方案，因为哨兵正好符合即时通讯的业务场景。</p>
</blockquote>
<p>那Pub/Sub 有没有解决，消息处理时异常宕机，无法再次消费的问题呢？</p>
<p>其实也不行，Pub/Sub 从缓冲区取走数据之后，数据就从 Redis 缓冲区删除了，消费者发生异常，自然也无法再次重新消费。</p>
<p>好，现在我们重新梳理一下，我们在使用消息队列时的需求。当我们在使用一个消息队列时，希望它的功能如下：</p>
<ul>
<li>支持阻塞等待拉取消息</li>
<li>支持发布 / 订阅模式</li>
<li>消费失败，可重新消费，消息不丢失</li>
<li>实例宕机，消息不丢失，数据可持久化</li>
<li>消息可堆积</li>
</ul>
<p>Redis 除了 List 和 Pub/Sub 之外，还有符合这些要求的数据类型吗？</p>
<p>没错，就是 Stream。</p>
<h2 id="趋于成熟的队列：Stream"><a href="#趋于成熟的队列：Stream" class="headerlink" title="趋于成熟的队列：Stream"></a>趋于成熟的队列：Stream</h2><p>Stream 是 Redis5.0 版本新定义的一个数据类型。我们来看 Stream 是如何解决上面这些问题的。</p>
<p>我们依旧从简单到复杂，依次来看 Stream 在做消息队列时，是如何处理的？</p>
<p>首先，Stream 通过 XADD 和 XREAD 完成最简单的生产、消费模型：</p>
<ul>
<li>XADD：发布消息</li>
<li>XREAD：读取消息</li>
</ul>
<p>生产者发布 2 条消息：</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; *表示让Redis自动生成消息ID
127.0.0.1:6379&gt; XADD queue * name zhangsan
&quot;1618469123380-0&quot;
127.0.0.1:6379&gt; XADD queue * name lisi
&quot;1618469127777-0&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>使用 XADD 命令发布消息，其中的「*」表示让 Redis 自动生成唯一的消息 ID。这个消息 ID 的格式是「时间戳-自增序号」。</p>
<p>消费者拉取消息：</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; 从开头读取5条消息，0-0表示从开头读取
127.0.0.1:6379&gt; XREAD COUNT 5 STREAMS queue 0-0
1) 1) &quot;queue&quot;
   2) 1) 1) &quot;1618469123380-0&quot;
         2) 1) &quot;name&quot;
            2) &quot;zhangsan&quot;
      2) 1) &quot;1618469127777-0&quot;
         2) 1) &quot;name&quot;
            2) &quot;lisi&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>如果想继续拉取消息，需要传入上一条消息的 ID：</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">127.0.0.1:6379&gt; XREAD COUNT 5 STREAMS queue 1618469127777-0
(nil)<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>没有消息，Redis 会返回 NULL。</p>
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kuangtf/PictureBed/img/image-20220327120114993.png" alt="image-20220327120114993" style="zoom:80%;" />

<p>以上就是 Stream 最简单的生产、消费。</p>
<p>下面我们来看，针对前面提到的消息队列要求，Stream 都是如何解决的？</p>
<p> <strong>Stream 是否支持「阻塞式」拉取消息？</strong></p>
<p>可以的，在读取消息时，只需要增加 BLOCK 参数即可。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; BLOCK 0 表示阻塞等待，不设置超时时间
127.0.0.1:6379&gt; XREAD COUNT 5 BLOCK 0 STREAMS queue 1618469127777-0<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>这时，消费者就会阻塞等待，直到生产者发布新的消息才会返回。</p>
<p> <strong>Stream 是否支持发布 / 订阅模式？</strong></p>
<p>也没问题，Stream 通过以下命令完成发布订阅：</p>
<ul>
<li>XGROUP：创建消费者组</li>
<li>XREADGROUP：在指定消费组下，开启消费者拉取消息</li>
</ul>
<p>下面我们来看具体如何做？</p>
<p>首先，生产者依旧发布 2 条消息：</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">127.0.0.1:6379&gt; XADD queue * name zhangsan
&quot;1618470740565-0&quot;
127.0.0.1:6379&gt; XADD queue * name lisi
&quot;1618470743793-0&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>之后，我们想要开启 2 组消费者处理同一批数据，就需要创建 2 个消费者组：</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; 创建消费者组1，0-0表示从头拉取消息
127.0.0.1:6379&gt; XGROUP CREATE queue group1 0-0
OK
&#x2F;&#x2F; 创建消费者组2，0-0表示从头拉取消息
127.0.0.1:6379&gt; XGROUP CREATE queue group2 0-0
OK<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>消费者组创建好之后，我们可以给每个「消费者组」下面挂一个「消费者」，让它们分别处理同一批数据。</p>
<p>第一个消费组开始消费：</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; group1的consumer开始消费，&gt;表示拉取最新数据
127.0.0.1:6379&gt; XREADGROUP GROUP group1 consumer COUNT 5 STREAMS queue &gt;
1) 1) &quot;queue&quot;
   2) 1) 1) &quot;1618470740565-0&quot;
         2) 1) &quot;name&quot;
            2) &quot;zhangsan&quot;
      2) 1) &quot;1618470743793-0&quot;
         2) 1) &quot;name&quot;
            2) &quot;lisi&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>同样地，第二个消费组开始消费：</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; group2的consumer开始消费，&gt;表示拉取最新数据
127.0.0.1:6379&gt; XREADGROUP GROUP group2 consumer COUNT 5 STREAMS queue &gt;
1) 1) &quot;queue&quot;
   2) 1) 1) &quot;1618470740565-0&quot;
         2) 1) &quot;name&quot;
            2) &quot;zhangsan&quot;
      2) 1) &quot;1618470743793-0&quot;
         2) 1) &quot;name&quot;
            2) &quot;lisi&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>我们可以看到，这 2 组消费者，都可以获取同一批数据进行处理了。</p>
<p>这样一来，就达到了多组消费者「订阅」消费的目的。模型如下：</p>
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kuangtf/PictureBed/img/image-20220327120121715.png" alt="image-20220327120121715" style="zoom:80%;" />

<p><strong>消息处理时异常，Stream 能否保证消息不丢失，重新消费？</strong></p>
<p>除了上面拉取消息时用到了消息 ID，这里为了保证重新消费，也要用到这个消息 ID。</p>
<p>当一组消费者处理完消息后，需要执行 XACK 命令告知 Redis，这时 Redis 就会把这条消息标记为「处理完成」。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; group1下的 1618472043089-0 消息已处理完成
127.0.0.1:6379&gt; XACK queue group1 1618472043089-0<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>模型图如下：</p>
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kuangtf/PictureBed/img/image-20220327120127314.png" alt="image-20220327120127314" style="zoom:80%;" />

<p>如果消费者异常宕机，肯定不会发送 XACK，那么 Redis 就会依旧保留这条消息。</p>
<p>待这组消费者重新上线后，Redis 就会把之前没有处理成功的数据，重新发给这个消费者。这样一来，即使消费者异常，也不会丢失数据了。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; 消费者重新上线，0-0表示重新拉取未ACK的消息
127.0.0.1:6379&gt; XREADGROUP GROUP group1 consumer1 COUNT 5 STREAMS queue 0-0
&#x2F;&#x2F; 之前没消费成功的数据，依旧可以重新消费
1) 1) &quot;queue&quot;
   2) 1) 1) &quot;1618472043089-0&quot;
         2) 1) &quot;name&quot;
            2) &quot;zhangsan&quot;
      2) 1) &quot;1618472045158-0&quot;
         2) 1) &quot;name&quot;
            2) &quot;lisi&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p> <strong>Stream 数据会写入到 RDB 和 AOF 做持久化吗？</strong></p>
<p>Stream 是新增加的数据类型，它与其它数据类型一样，每个写操作，也都会写入到 RDB 和 AOF 中。</p>
<p>我们只需要配置好持久化策略，这样的话，就算 Redis 宕机重启，Stream 中的数据也可以从 RDB 或 AOF 中恢复回来。</p>
<p><strong>消息堆积时，Stream 是怎么处理的？</strong></p>
<p>其实，当消息队列发生消息堆积时，一般只有 2 个解决方案：</p>
<ol>
<li>生产者限流：避免消费者处理不及时，导致持续积压</li>
<li>丢弃消息：中间件丢弃旧消息，只保留固定长度的新消息</li>
</ol>
<p>而 Redis 在实现 Stream 时，采用了第 2 个方案。在发布消息时，你可以指定队列的最大长度，防止队列积压导致内存爆炸。</p>
<pre class="line-numbers language-none"><code class="language-none">&#x2F;&#x2F; 队列长度最大10000
127.0.0.1:6379&gt; XADD queue MAXLEN 10000 * name zhangsan
&quot;1618473015018-0&quot;<span aria-hidden="true" class="line-numbers-rows"><span></span><span></span><span></span></span></code></pre>

<p>当队列长度超过上限后，旧消息会被删除，只保留固定长度的新消息。</p>
<p>这么来看，Stream 在消息积压时，如果指定了最大长度，还是有可能丢失消息的。</p>
<blockquote>
<p>除了以上介绍到的命令，Stream 还支持查看消息长度（XLEN）、查看消费者状态（XINFO）等命令。</p>
</blockquote>
<p>现在你感受到了 Stream 的强大了吧，几乎覆盖到了消息队列的各种场景，是不是觉得很完美？</p>
<p><strong>既然它的功能这么强大，这是不是意味着，Redis 真的可以作为专业的消息队列中间件来使用呢？</strong></p>
<p>下面我们来将它和专业的消息队列做一个对比。</p>
<h2 id="与专业的消息队列对比"><a href="#与专业的消息队列对比" class="headerlink" title="与专业的消息队列对比"></a>与专业的消息队列对比</h2><p>其实，一个专业的消息队列，必须要做到两大块：</p>
<ol>
<li>消息不丢</li>
<li>消息可堆积</li>
</ol>
<p>使用一个消息队列，其实就分为三大块：<strong>生产者、队列中间件、消费者</strong>。</p>
<img src="https://cdn.jsdelivr.net/gh/kuangtf/PictureBed/img/image-20220327120134982.png" alt="image-20220327120134982" style="zoom:80%;" />

<p>下面我们就基于上面的两个问题，详细的说一下。</p>
<p><strong>生产者会不会丢消息</strong></p>
<p>当生产者在发布消息时，可能发生以下异常情况：</p>
<ol>
<li>消息没发出去：网络故障或其它问题导致发布失败，中间件直接返回失败</li>
<li>不确定是否发布成功：网络问题导致发布超时，可能数据已发送成功，但读取响应结果超时了</li>
</ol>
<p>如果是情况 1，消息根本没发出去，那么重新发一次就好了。</p>
<p>如果是情况 2，生产者没办法知道消息到底有没有发成功？所以，为了避免消息丢失，它也只能继续重试，直到发布成功为止。</p>
<blockquote>
<p>生产者一般会设定一个最大重试次数，超过上限依旧失败，需要记录日志报警处理。</p>
</blockquote>
<p>也就是说，生产者为了避免消息丢失，只能采用失败重试的方式来处理。但发现没有？这也意味着消息可能会重复发送。</p>
<p>是的，在使用消息队列时，要保证消息不丢，宁可重发，也不能丢弃。那消费者这边，就需要多做一些逻辑了。对于敏感业务，当消费者收到重复数据数据时，要设计幂等逻辑，保证业务的正确性。从这个角度来看，生产者会不会丢消息，取决于生产者对于异常情况的处理是否合理。所以，无论是 Redis 还是专业的队列中间件，生产者在这一点上都是可以保证消息不丢的。</p>
<p><strong>消费者会不会丢消息</strong></p>
<p>这种情况就是我们前面提到的，消费者拿到消息后，还没处理完成，就异常宕机了，那消费者还能否重新消费失败的消息？</p>
<p>要解决这个问题，消费者在处理完消息后，必须「告知」队列中间件，队列中间件才会把标记已处理，否则仍旧把这些数据发给消费者。这种方案需要消费者和中间件互相配合，才能保证消费者这一侧的消息不丢。无论是 Redis 的 Stream，还是专业的队列中间件，例如 RabbitMQ、Kafka，其实都是这么做的。所以，从这个角度来看，Redis 也是合格的。</p>
<p><strong>队列中间件会不会丢消息</strong></p>
<p>前面 2 个问题都比较好处理，只要客户端和服务端配合好，就能保证生产端、消费端都不丢消息。但是，如果队列中间件本身就不可靠呢？毕竟生产者和消费这都依赖它，如果它不可靠，那么生产者和消费者无论怎么做，都无法保证数据不丢。</p>
<p>在这个方面，Redis 其实没有达到要求。Redis 在以下 2 个场景下，都会导致数据丢失。</p>
<ol>
<li>AOF 持久化配置为每秒写盘，但这个写盘过程是异步的，Redis 宕机时会存在数据丢失的可能</li>
<li>主从复制也是异步的，主从切换时，也存在丢失数据的可能（从库还未同步完成主库发来的数据，就被提成主库）</li>
</ol>
<p>基于以上原因我们可以看到，<strong>Redis 本身的无法保证严格的数据完整性</strong>。所以，如果把 Redis 当做消息队列，在这方面是有可能导致数据丢失的。</p>
<p>再来看那些专业的消息队列中间件是如何解决这个问题的？</p>
<p>像 RabbitMQ 或 Kafka 这类专业的队列中间件，在使用时，一般是部署一个集群，生产者在发布消息时，队列中间件通常会写「多个节点」，以此保证消息的完整性。这样一来，即便其中一个节点挂了，也能保证集群的数据不丢失。也正因为如此，RabbitMQ、Kafka在设计时也更复杂。毕竟，它们是专门针对队列场景设计的。但 Redis 的定位则不同，它的定位更多是当作缓存来用，它们两者在这个方面肯定是存在差异的。</p>
<p>最后，我们来看消息积压怎么办？</p>
<p><strong>消息积压怎么办</strong></p>
<p>因为 Redis 的数据都存储在内存中，这就意味着一旦发生消息积压，则会导致 Redis 的内存持续增长，如果超过机器内存上限，就会面临被 OOM 的风险。所以，Redis 的 Stream 提供了可以指定队列最大长度的功能，就是为了避免这种情况发生。</p>
<p>但 Kafka、RabbitMQ 这类消息队列就不一样了，它们的数据都会存储在磁盘上，磁盘的成本要比内存小得多，当消息积压时，无非就是多占用一些磁盘空间，相比于内存，在面对积压时也会更加「坦然」。</p>
<p>综上，我们可以看到，把 Redis 当作队列来使用时，始终面临的 2 个问题：</p>
<ol>
<li>Redis 本身可能会丢数据</li>
<li>面对消息积压，Redis 内存资源紧张</li>
</ol>
<p>到这里，Redis 是否可以用作队列，我想这个答案你应该会比较清晰了。如果你的业务场景足够简单，对于数据丢失不敏感，而且消息积压概率比较小的情况下，把 Redis 当作队列是完全可以的。而且，Redis 相比于 Kafka、RabbitMQ，部署和运维也更加轻量。如果你的业务场景对于数据丢失非常敏感，而且写入量非常大，消息积压时会占用很多的机器资源，那么我建议你使用专业的消息队列中间件。</p>
<h2 id="总结"><a href="#总结" class="headerlink" title="总结"></a>总结</h2><p>好啦，我们的讲解也接近了尾声，我相信冰冰都能听懂，比不会没听懂吧，下面我们总结一下：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>#</th>
<th>List</th>
<th>Pub/Sub</th>
<th>Stream</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>阻塞式消费</td>
<td>支持</td>
<td>支持</td>
<td>支持</td>
</tr>
<tr>
<td>发布/订阅</td>
<td>不支持</td>
<td>支持</td>
<td>支持</td>
</tr>
<tr>
<td>重复消费</td>
<td>不支持</td>
<td>不支持</td>
<td>支持</td>
</tr>
<tr>
<td>持久化</td>
<td>支持</td>
<td>不支持</td>
<td>支持</td>
</tr>
<tr>
<td>消息堆积</td>
<td>内存持续增长</td>
<td>缓冲区溢出，消费者被强制下线</td>
<td>可控制队列最大长度</td>
</tr>
<tr>
<td>消息会不会丢失</td>
<td>—&gt;</td>
<td>Redis本身不保证数据完整性，数据可能丢失</td>
<td>&lt;—</td>
</tr>
<tr>
<td>消息积压能力</td>
<td>—&gt;</td>
<td>Redis数据存储在内存，消息堆积内存压力较大</td>
<td>&lt;—</td>
</tr>
</tbody></table>
<blockquote>
<p>巨人的肩膀：</p>
<p><a target="_blank" rel="noopener" href="https://mp.weixin.qq.com/s/RthQvzLHZRGNo-z6X_7jQQ">https://mp.weixin.qq.com/s/RthQvzLHZRGNo-z6X_7jQQ</a></p>
</blockquote>

                
            </div>
            <hr/>

            

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                        文章作者:
                    </i>
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                <span class="reprint-info">
                    <a href="/about" rel="external nofollow noreferrer">Gtwff</a>
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                    <a href="https://kuangty.gitee.io/2021/11/01/Redis/%E6%8A%8ARedis%E5%BD%93%E4%BD%9C%E9%98%9F%E5%88%97%E6%9D%A5%E7%94%A8%EF%BC%8C%E7%9C%9F%E7%9A%84%E5%90%88%E9%80%82%E5%90%97/">https://kuangty.gitee.io/2021/11/01/Redis/%E6%8A%8ARedis%E5%BD%93%E4%BD%9C%E9%98%9F%E5%88%97%E6%9D%A5%E7%94%A8%EF%BC%8C%E7%9C%9F%E7%9A%84%E5%90%88%E9%80%82%E5%90%97/</a>
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                        版权声明:
                    </i>
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                    本博客所有文章除特別声明外，均采用
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                                    <span class="chip bg-color">Redis 当做队列使用</span>
                                </a>
                            
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        text-align: center;
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            <a class="close modal-close"><i class="fas fa-times"></i></a>
            <h4 class="reward-title">你的赏识是我前进的动力</h4>
            <div class="reward-content">
                <div class="reward-tabs">
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                    </ul>
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                        <img src="/medias/featureimages/18.jpg" class="responsive-img" alt="吊打面试官之 Hashtable 详解">
                        
                        <span class="card-title">吊打面试官之 Hashtable 详解</span>
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                        <span class="publish-date">
                            <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2021-11-02
                        </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-bookmark fa-fw icon-category"></i>
                            
                            <a href="/categories/Java/" class="post-category">
                                    Java
                                </a>
                            
                            
                        </span>
                    </div>
                </div>
                
                <div class="card-action article-tags">
                    
                    <a href="/tags/Hashtable/">
                        <span class="chip bg-color">Hashtable</span>
                    </a>
                    
                </div>
                
            </div>
        </div>
        
        
        <div class="article col s12 m6" data-aos="fade-up">
            <div class="article-badge right-badge text-color">
                下一篇&nbsp;<i class="fas fa-chevron-right"></i>
            </div>
            <div class="card">
                <a href="/2021/11/01/Redis/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%94%81/">
                    <div class="card-image">
                        
                        
                        <img src="/medias/featureimages/13.jpg" class="responsive-img" alt="剑指分布式锁">
                        
                        <span class="card-title">剑指分布式锁</span>
                    </div>
                </a>
                <div class="card-content article-content">
                    <div class="summary block-with-text">
                        
                            
                        
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                    <div class="publish-info">
                            <span class="publish-date">
                                <i class="far fa-clock fa-fw icon-date"></i>2021-11-01
                            </span>
                        <span class="publish-author">
                            
                            <i class="fas fa-bookmark fa-fw icon-category"></i>
                            
                            <a href="/categories/Redis/" class="post-category">
                                    Redis
                                </a>
                            
                            
                        </span>
                    </div>
                </div>
                
                <div class="card-action article-tags">
                    
                    <a href="/tags/Redis-%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%94%81/">
                        <span class="chip bg-color">Redis 分布式锁</span>
                    </a>
                    
                </div>
                
            </div>
        </div>
        
    </div>
</article>

</div>



<!-- 代码块功能依赖 -->
<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeBlockFuction.js"></script>

<!-- 代码语言 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeLang.js"></script>


<!-- 代码块复制 -->

<script type="text/javascript" src="/libs/codeBlock/codeCopy.js"></script>


<!-- 代码块收缩 -->

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    </div>
    <div id="toc-aside" class="expanded col l3 hide-on-med-and-down">
        <div class="toc-widget card" style="background-color: white;">
            <div class="toc-title"><i class="far fa-list-alt"></i>&nbsp;&nbsp;目录</div>
            <div id="toc-content"></div>
        </div>
    </div>
</div>

<!-- TOC 悬浮按钮. -->

<div id="floating-toc-btn" class="hide-on-med-and-down">
    <a class="btn-floating btn-large bg-color">
        <i class="fas fa-list-ul"></i>
    </a>
</div>


<script src="/libs/tocbot/tocbot.min.js"></script>
<script>
    $(function () {
        tocbot.init({
            tocSelector: '#toc-content',
            contentSelector: '#articleContent',
            headingsOffset: -($(window).height() * 0.4 - 45),
            collapseDepth: Number('0'),
            headingSelector: 'h1, h2, h3, h4'
        });

        // modify the toc link href to support Chinese.
        let i = 0;
        let tocHeading = 'toc-heading-';
        $('#toc-content a').each(function () {
            $(this).attr('href', '#' + tocHeading + (++i));
        });

        // modify the heading title id to support Chinese.
        i = 0;
        $('#articleContent').children('h1, h2, h3, h4').each(function () {
            $(this).attr('id', tocHeading + (++i));
        });

        // Set scroll toc fixed.
        let tocHeight = parseInt($(window).height() * 0.4 - 64);
        let $tocWidget = $('.toc-widget');
        $(window).scroll(function () {
            let scroll = $(window).scrollTop();
            /* add post toc fixed. */
            if (scroll > tocHeight) {
                $tocWidget.addClass('toc-fixed');
            } else {
                $tocWidget.removeClass('toc-fixed');
            }
        });

        
        /* 修复文章卡片 div 的宽度. */
        let fixPostCardWidth = function (srcId, targetId) {
            let srcDiv = $('#' + srcId);
            if (srcDiv.length === 0) {
                return;
            }

            let w = srcDiv.width();
            if (w >= 450) {
                w = w + 21;
            } else if (w >= 350 && w < 450) {
                w = w + 18;
            } else if (w >= 300 && w < 350) {
                w = w + 16;
            } else {
                w = w + 14;
            }
            $('#' + targetId).width(w);
        };

        // 切换TOC目录展开收缩的相关操作.
        const expandedClass = 'expanded';
        let $tocAside = $('#toc-aside');
        let $mainContent = $('#main-content');
        $('#floating-toc-btn .btn-floating').click(function () {
            if ($tocAside.hasClass(expandedClass)) {
                $tocAside.removeClass(expandedClass).hide();
                $mainContent.removeClass('l9');
            } else {
                $tocAside.addClass(expandedClass).show();
                $mainContent.addClass('l9');
            }
            fixPostCardWidth('artDetail', 'prenext-posts');
        });
        
    });
</script>

    

</main>




    <footer class="page-footer bg-color">
    
        <link rel="stylesheet" href="/libs/aplayer/APlayer.min.css">
<style>
    .aplayer .aplayer-lrc p {
        
        display: none;
        
        font-size: 12px;
        font-weight: 700;
        line-height: 16px !important;
    }

    .aplayer .aplayer-lrc p.aplayer-lrc-current {
        
        display: none;
        
        font-size: 15px;
        color: #42b983;
    }

    
    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body {
        left: -66px !important;
    }

    .aplayer.aplayer-fixed.aplayer-narrow .aplayer-body:hover {
        left: 0px !important;
    }

    
</style>
<div class="">
    
    <div class="row">
        <meting-js class="col l8 offset-l2 m10 offset-m1 s12"
                   server="netease"
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                   id="503838841"
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                   autoplay='false'
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                   loop='all'
                   order='random'
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        >
        </meting-js>
    </div>
</div>

<script src="/libs/aplayer/APlayer.min.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/meting@2/dist/Meting.min.js"></script>

    

    <div class="container row center-align"
         style="margin-bottom: 15px !important;">
        <div class="col s12 m8 l8 copy-right">
            Copyright&nbsp;&copy;
            
                <span id="year">2019-2022</span>
            
            <span id="year">2019</span>
            <a href="/about" target="_blank">Gtwff</a>
            |&nbsp;Powered by&nbsp;<a href="https://hexo.io/" target="_blank">Hexo</a>
            |&nbsp;Theme&nbsp;<a href="https://github.com/blinkfox/hexo-theme-matery" target="_blank">Matery</a>
            <br>
            
                &nbsp;<i class="fas fa-chart-area"></i>&nbsp;站点总字数:&nbsp;<span
                        class="white-color">577.4k</span>
            
            
            
                
            
            
                <span id="busuanzi_container_site_pv">
                &nbsp;|&nbsp;<i class="far fa-eye"></i>&nbsp;总访问量:&nbsp;
                    <span id="busuanzi_value_site_pv" class="white-color"></span>
            </span>
            
            
                <span id="busuanzi_container_site_uv">
                &nbsp;|&nbsp;<i class="fas fa-users"></i>&nbsp;总访问人数:&nbsp;
                    <span id="busuanzi_value_site_uv" class="white-color"></span>
            </span>
            
            <br>

            <!-- 运行天数提醒. -->
            
                <span id="sitetime"> Loading ...</span>
                <script>
                    var calcSiteTime = function () {
                        var seconds = 1000;
                        var minutes = seconds * 60;
                        var hours = minutes * 60;
                        var days = hours * 24;
                        var years = days * 365;
                        var today = new Date();
                        var startYear = "2019";
                        var startMonth = "6";
                        var startDate = "28";
                        var startHour = "0";
                        var startMinute = "0";
                        var startSecond = "0";
                        var todayYear = today.getFullYear();
                        var todayMonth = today.getMonth() + 1;
                        var todayDate = today.getDate();
                        var todayHour = today.getHours();
                        var todayMinute = today.getMinutes();
                        var todaySecond = today.getSeconds();
                        var t1 = Date.UTC(startYear, startMonth, startDate, startHour, startMinute, startSecond);
                        var t2 = Date.UTC(todayYear, todayMonth, todayDate, todayHour, todayMinute, todaySecond);
                        var diff = t2 - t1;
                        var diffYears = Math.floor(diff / years);
                        var diffDays = Math.floor((diff / days) - diffYears * 365);

                        // 区分是否有年份.
                        var language = 'zh-CN';
                        if (startYear === String(todayYear)) {
                            document.getElementById("year").innerHTML = todayYear;
                            var daysTip = 'This site has been running for ' + diffDays + ' days';
                            if (language === 'zh-CN') {
                                daysTip = '本站已运行 ' + diffDays + ' 天';
                            } else if (language === 'zh-HK') {
                                daysTip = '本站已運行 ' + diffDays + ' 天';
                            }
                            document.getElementById("sitetime").innerHTML = daysTip;
                        } else {
                            document.getElementById("year").innerHTML = startYear + " - " + todayYear;
                            var yearsAndDaysTip = 'This site has been running for ' + diffYears + ' years and '
                                + diffDays + ' days';
                            if (language === 'zh-CN') {
                                yearsAndDaysTip = '本站已运行 ' + diffYears + ' 年 ' + diffDays + ' 天';
                            } else if (language === 'zh-HK') {
                                yearsAndDaysTip = '本站已運行 ' + diffYears + ' 年 ' + diffDays + ' 天';
                            }
                            document.getElementById("sitetime").innerHTML = yearsAndDaysTip;
                        }
                    }

                    calcSiteTime();
                </script>
            
            <br>
            
        </div>
        <div class="col s12 m4 l4 social-link social-statis">
    <a href="https://github.com/kuangtianyu" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="访问我的GitHub" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fab fa-github"></i>
    </a>



    <a href="mailto:1575235124@qq.com" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="邮件联系我" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fas fa-envelope-open"></i>
    </a>







    <a href="tencent://AddContact/?fromId=50&fromSubId=1&subcmd=all&uin=1575235124" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="QQ联系我: 1575235124" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fab fa-qq"></i>
    </a>





    <a href="https://www.zhihu.com/people/kuang-tian-yu-59" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="关注我的知乎: https://www.zhihu.com/people/kuang-tian-yu-59" data-position="top" data-delay="50">
        <i class="fab fa-zhihu1">知</i>
    </a>



    <a href="/atom.xml" class="tooltipped" target="_blank" data-tooltip="RSS 订阅" data-position="top" data-delay="50">
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    </a>

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    </div>
</footer>

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    <!-- 搜索遮罩框 -->
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    </div>
</div>

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$(function () {
    var searchFunc = function (path, search_id, content_id) {
        'use strict';
        $.ajax({
            url: path,
            dataType: "xml",
            success: function (xmlResponse) {
                // get the contents from search data
                var datas = $("entry", xmlResponse).map(function () {
                    return {
                        title: $("title", this).text(),
                        content: $("content", this).text(),
                        url: $("url", this).text()
                    };
                }).get();
                var $input = document.getElementById(search_id);
                var $resultContent = document.getElementById(content_id);
                $input.addEventListener('input', function () {
                    var str = '<ul class=\"search-result-list\">';
                    var keywords = this.value.trim().toLowerCase().split(/[\s\-]+/);
                    $resultContent.innerHTML = "";
                    if (this.value.trim().length <= 0) {
                        return;
                    }
                    // perform local searching
                    datas.forEach(function (data) {
                        var isMatch = true;
                        var data_title = data.title.trim().toLowerCase();
                        var data_content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "").toLowerCase();
                        var data_url = data.url;
                        data_url = data_url.indexOf('/') === 0 ? data.url : '/' + data_url;
                        var index_title = -1;
                        var index_content = -1;
                        var first_occur = -1;
                        // only match artiles with not empty titles and contents
                        if (data_title !== '' && data_content !== '') {
                            keywords.forEach(function (keyword, i) {
                                index_title = data_title.indexOf(keyword);
                                index_content = data_content.indexOf(keyword);
                                if (index_title < 0 && index_content < 0) {
                                    isMatch = false;
                                } else {
                                    if (index_content < 0) {
                                        index_content = 0;
                                    }
                                    if (i === 0) {
                                        first_occur = index_content;
                                    }
                                }
                            });
                        }
                        // show search results
                        if (isMatch) {
                            str += "<li><a href='" + data_url + "' class='search-result-title'>" + data_title + "</a>";
                            var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g, "");
                            if (first_occur >= 0) {
                                // cut out 100 characters
                                var start = first_occur - 20;
                                var end = first_occur + 80;
                                if (start < 0) {
                                    start = 0;
                                }
                                if (start === 0) {
                                    end = 100;
                                }
                                if (end > content.length) {
                                    end = content.length;
                                }
                                var match_content = content.substr(start, end);
                                // highlight all keywords
                                keywords.forEach(function (keyword) {
                                    var regS = new RegExp(keyword, "gi");
                                    match_content = match_content.replace(regS, "<em class=\"search-keyword\">" + keyword + "</em>");
                                });

                                str += "<p class=\"search-result\">" + match_content + "...</p>"
                            }
                            str += "</li>";
                        }
                    });
                    str += "</ul>";
                    $resultContent.innerHTML = str;
                });
            }
        });
    };

    searchFunc('/search.xml', 'searchInput', 'searchResult');
});
</script>

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    </a>
</div>


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